并行 C 程序 挪威科技大学并行计算课程中的练习。 介绍 作为对 C 的简单介绍以帮助我们入门，本练习在 C 中实现了一些与矩阵相关的计算。 区域随着 MPI 增长 在这个练习和以下许多练习中，我们被要求解决一个区域增长问题。 问题如下。 您有一个二维像素网格，每个像素都有一个灰度颜色（0 到 255 之间的一个字节）。 给定一个阈值和一些位置（种子），如果颜色差异低于阈值，您将把种子“生长”到相邻像素。 继续扩大该地区，直到它不再增长。 在本练习中，我们将使用MPI实现它， MPI是一种用于并行计算的消息传递协议。 串行优化 引用练习：“在这个问题中，你应该编写一个函数来尽可能快地执行稀疏矩阵向量乘法。你应该通过在文件 spmv.c 中实现乘法函数来做到这一点。你的函数应该比包含的函数更快乘以天真。您可以使用 struct s 矩阵 t 创建自己的稀疏矩阵格式。” 使用 pth

An Introduction to CUDA-OpenCL and Graphics Processors

内容简介 · · · · · · 《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》详细介绍了能够反映GPGPU技术现状的三种编程框架及其编程方法：基于OpenGL／GLSL的经典GPGPU技术、NVIDIA的CUDA架构以及跨平台的解决方案OpenGL。《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》内容涵盖了从软件的安装和编译、编程语言的语法和使用技巧、程序优化，到高级开发中可能遇到的各种情况及应对方案等主题，并为深入学习和研究指引了参考资料，是一本实用的技术指导书。GPGPU技术是快速发展的新兴编程技术，《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》在编写过程中结合了至2011年国外最新的技术现状。

GPGPU 编程经典之作， 涵盖了 Opengl GLSL， CUDA, OpenCL多种GPGPU编程方法介绍和实例

cuda_opencl开发可以参考. ＣＰＵＧＰＵ异构混合并行系统以其强劲计算能力高性价比和低能耗等特点成为新型高性能计算平台但其 复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战 ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算属于新兴研究领域是一个开放的课题 根据所用计算资源的规模将ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算研究划分为三类尔后从立项依据研究内容和研究方法等方 面重点介绍了几个混合计算项目并指出了可进一步研究的方向以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定 参考

基于CUDA和OpenCL实现的高分一号遥感影像的RPC正射校正，并且取得了较高的加速比，适合遥感和图像处理的研发人员，对并行计算感兴趣的也可以下载

**GPGPU编程技术概述** GPGPU，全称General-Purpose computing on Graphics Processing Units，即通用计算在图形处理器上，是一种利用原本专为图形处理设计的GPU来执行非图形计算任务的技术。随着GPU计算能力的提升，GPGPU已经成为高性能计算、科学计算以及机器学习等领域的重要工具。 **GLSL (OpenGL Shading Language)** GLSL是OpenGL着色语言，它是为GPU设计的一种高级编程语言，用于编写顶点和片段着色器等，以实现图形渲染的定制化。GLSL用于在GPU上进行实时图形处理，可以显著提高渲染速度。程序员可以通过GLSL创建自定义的光照模型、纹理映射等效果，使3D图形更逼真。 **CUDA (Compute Unified Device Architecture)** CUDA是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C/C++或Fortran等高级语言直接访问GPU的计算资源。CUDA提供了丰富的库和工具，如 cuBLAS（用于线性代数）、cuFFT（快速傅里叶变换）等，广泛应用于科学计算、图像处理、物理模拟等领域。 **OpenCL (Open Computing Language)** OpenCL是开放标准的并行编程框架，旨在跨各种架构（包括CPU、GPU、FPGA和DSP等）进行计算。OpenCL提供了编程模型、库和运行时环境，允许开发者编写可移植的代码，从而充分利用异构计算系统的潜力。与CUDA相比，OpenCL更强调跨平台的兼容性和灵活性。 **GLSL、CUDA和OpenCL之间的比较** - GLSL专注于图形渲染，而CUDA和OpenCL则更适用于通用计算。 - CUDA由NVIDIA独家支持，其性能优化和库支持通常针对NVIDIA的GPU，而OpenCL是跨平台的，支持多种硬件供应商。 - GLSL的语法较为简单，适合处理图形流水线中的任务，而CUDA和OpenCL提供更底层的控制，能执行更复杂的并行计算任务。 **GPGPU编程的关键概念** 1. **线程和线程块**: 在CUDA和OpenCL中，计算任务是通过线程和线程块进行组织的。线程执行基本计算单元，线程块则是线程的逻辑分组，它们可以在GPU上并行执行。 2. **共享内存**: 线程块内的线程可以访问共享内存，以提高数据交换效率。 3. **全局内存**: GPU上的所有线程都可以访问全局内存，但访问速度相对较慢。 4. **常量内存和纹理内存**: 提供对特定类型数据的优化访问，例如常量和纹理数据。 5. **同步和原子操作**: 支持线程间的同步和原子操作，以确保数据一致性。 **学习GPGPU编程的资源** - "GPGPU编程技术 从GLSL、CUDA到OpenCL"这本书提供了从基础到进阶的GPGPU编程教程，包括GLSL的着色器编程、CUDA的并行计算和OpenCL的跨平台编程。 - NVIDIA的CUDA Zone提供了丰富的CUDA开发资源和文档。 - OpenCL的官方网站有详细的规范和API参考。 - 开源社区如GitHub上有许多示例代码和项目，可以作为学习和实践的参考。 通过学习和实践这些知识点，开发者可以掌握利用GPU进行高效计算的能力，从而在各种领域中实现性能的大幅提升。